Análisis cualitativo de grabaciones de voz y notas en texto libre: La IA procesa grabaciones de interacciones con clientes, observaciones de campo y notas de informes. Puede identificar el sentimiento, temas clave, problemas comunes e incluso detectar palabras clave relacionadas con comentarios positivos o posibles problemas. Por ejemplo, en FMCG, la IA puede analizar notas de voz de un gerente de tienda para detectar su satisfacción con una nueva colocación de producto, o en Telecomunicaciones, identificar frustraciones comunes expresadas por clientes durante una llamada de servicio, ayudando a identificar problemas sistémicos
Análisis contextual de imágenes: Más allá de confirmar el cumplimiento, la IA puede analizar fotos para detalles sutiles. En un sitio de construcción, puede confirmar la presencia de un cartel de seguridad y evaluar su visibilidad o si el área circundante cumple con las normas de seguridad. En FMCG, la IA puede evaluar el atractivo visual de una exhibición de productos, no solo su adherencia a un planograma, comparándola con estándares visuales de mejores prácticas
Detección automática de anomalías: La IA identifica desviaciones de patrones esperados en los datos de visitas, como una caída inusual en ventas en una tienda específica, tiempos de reparación superiores al promedio para cierto equipo o variaciones significativas en niveles de inventario. Estas anomalías generan alertas para investigaciones y acciones proactivas
Comparación entre visitas e identificación de tendencias: La IA procesa y compara datos de miles de visitas a lo largo del tiempo, permitiendo identificar tendencias sutiles en el desempeño, problemas recurrentes en regiones o tipos de ubicaciones, o el impacto a largo plazo de nuevas iniciativas. Por ejemplo, puede revelar si el cumplimiento promocional es consistentemente mayor en ciertos distritos o si un nuevo procedimiento de mantenimiento reduce el tiempo de inactividad del equipo en la red energética
Análisis de escenarios "¿Qué pasaría si?": Al analizar datos históricos e identificar correlaciones, la IA ayuda a modelar posibles resultados de diferentes estrategias, como simular el impacto de aumentar visitas de merchandisers en las ventas o el efecto de tiempos de respuesta más rápidos en la satisfacción del cliente